MapReduce编程模型开发简单且功能强大，专门为并行处理大规模数据量而设计，接下来，我们通过一张图来描述MapReduce的工作过程，如下图所示。
在图中，MapReduce的工作流程大致可以分为5步，具体如下：
1．分片、格式化数据源
输入Map阶段的数据源，必须经过分片和格式化操作。
分片操作：指的是将源文件划分为大小相等的小数据块（Hadoop2.x中默认128M），也就是分片(split)，Hadoop会为每一个分片构建一个Map任务，并由该任务运行自定义的map()函数，从而处理分片里的每一条记录；
格式化操作：将划分好的分片（split）格式化为键值对<key，value>形式的数据，其中，key代表偏移量，value代表每一行内容。
2．执行MapTask
每个Map任务都有一个内存缓冲区（缓冲区大小100M），输入的分片（split）数据经过Map任务处理后的中间结果，会写入内存缓冲区中。如果写入的数据达到内存缓冲的阀值（80M），会启动一个线程将内存中的溢出数据写入磁盘，同时不影响map中间结果继续写入缓冲区。
在溢写过程中，MapReduce框架会对Key进行排序，如果中间结果比较大，会形成多个溢写文件，最后的缓冲区数据也会全部溢写入磁盘形成一个溢写文件，如果是多个溢写文件，则最后合并所有的溢写文件为一个文件。
3．执行Shuffle过程
MapReduce工作过程中，map阶段处理的数据如何传递给Reduce阶段，这是MapReduce框架中关键的一个过程，这个过程叫做Shuffle。
Shuffle会将MapTask输出的处理结果数据，分发给ReduceTask，并在分发的过程中，对数据按key进行分区和排序。
4．执行ReduceTask
输入ReduceTask的数据流是<key，{value list}>形式，用户可以自定义reduce()方法进行逻辑处理，最终以<key，value>的形式输出。
5．写入文件
MapReduce框架会自动把ReduceTask生成的<key,value>传入OutputFormat的write方法，实现文件的写入操作。
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